随着人工智能行业的兴起，AI领域对数据标注的需求越来越大，数据标注工作岗位需求也越来越多。但是有很多想入行的朋友对人工智能不够熟悉，对数据标注工作一知半解，完全不知道从何开始。接下来，小编给大家介绍下数据标注数据标注新手入门必须要了解的行业基础知识。

一、什么是数据标注？

数据标注是对数据样本进行标记和检测的过程，把需要计算机进行机器学习的的图片、视频等初级数据打上标签，让计算机进行不断的识别这些初级数据的特征，最终可以让计算机能够自主的识别，为人工智能算法提供大量的训练数据以供机器学习调用。

数据标注公司是根据用户或企业的生活生产需求，对图像、声音、文字等非结构化数据进行不同方式地标注，从而为人工智能算法提供大量的训练数据以供机器学习调用。然后通过人工智能的实时数据分析和数据挖掘，助力实现用户或企业的业绩目标，发现新的业务场景。

二、为什么需要数据标注？

人工智能（AI）的落地程度，取决于对其给予以学习、训练所使用的数据，数据的数量和质量直接决定了AI算法的成败。因此，在构建AI模型的时候就需要大量的训练数据持续流入，以丰富AI模型在未来地学习中，即出现监督学习。数据标注就是对数据样本进行标记和检测的过程，将未标注的数据转换为训练所需的数据，让AI模型学习识别方式并产生预期的结果，对于在机器学习中进行监督学习尤为重要。

三、数据标注应用场景

随着数字图像处理和计算机平台的兴起，数据标注逐步融入到现代化数字领域，在银行、金融、社交媒体、智慧农业、数字商务等场景中发挥着关键性作用。数字内容在各业务平台上的增长，需要处理大量的图像、视频、文本等用户数据，离不开数据标注的基础支撑。此外，新零售、自动驾驶、医疗保健等行业中的标注需求激增，也推动着数据标注市场的不断增长，同时也为数据标注员的职业发展增添了更多的可能性。

四、数据标注的类型

数据标注有很多类型，如标框标注、分类标注、区域标注、描点标注等。基础的数据标注类型有计算机视觉、语音工程、自然语言处理。

1、计算机视觉类：拉框标注、语义分割、3D点云标注、关键点标注、线标注、2D/3D融合标注、目标跟踪、图片分类等。

2、自然语言处理类：OCR转写、文本信息抽取、NLU语句泛化、词性标注、情感判断、意图判断、机器翻译、指代消解、槽位填充等。

3、语音工程类：ASR语音转写、语音情绪判定、声纹识别标注、语音切割等。

五、做数据标注员需要什么技能？

虽然说数据标注是人工智能底层最基础的工作，但是它属于一种技术性的工作，随着越来越多的企业积极布局各自的人工智能领域，产业迭代非常的迅速，对数据标注行业也提出了更高的要求。现有的标注任务已经不能满足专业化、标准化、精细化的AI训练数据需求，需要更加专业和更高质量度的数据标注内容，也更需要从业者不断更新自我的知识体系，紧跟行业发展的步伐，通过不断的培训提升自我，接触并学习新的业务技能，成为行业内专业的、高标准、能力强的人工智能训练师。

集对于语音产业的蓬勃发展起到关键作用，具有重大实用意义。

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